Evaluation of Ethanol’s Effects on the Biophysical Characteristics of Licking
Notice bibliographique
Résumé
Alcohol use disorders are a public health issue related to adverse effects for individuals and society. A low level of response, or decreased sensitivity, to alcohol has been identified as a heritable risk factor for development of alcohol use disorders. One method for researching level of response to alcohol is through the use of rodent models, which are developed to mimic human conditions while eliminating barriers to conducting research with people. Current rodent models used to evaluate effects of ethanol on motor performance have been criticized for not being well matched to human tasks that measure level of change in body sway after alcohol consumption. This study looks at oromotor behavior as a potential alternative to gross motor performance in hopes of increasing correspondence between human and rodent measures of intoxication. To evaluate rodent oromotor performance a force transducer lickometer is used to measure several dimensions of licking behavior after administration of different concentrations of ethanol solution via gavage. Results show that force of licking is not sensitive to dose of ethanol. The total number of licks per session show dose related decreases and licking rhythm, evaluated by the length and distribution of interlick intervals, either increased or decreased for three of the four subjects. Recommendations are made for procedural modifications in order to reduce variability in data and further investigate oromotor performance and level of response to alcohol.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».